Fugu-MT 論文翻訳(概要): Variational Autoencoders for Learning Nonlinear Dynamics of Physical Systems

論文の概要: Variational Autoencoders for Learning Nonlinear Dynamics of Physical Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03448v2
Date: Mon, 15 Mar 2021 18:58:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-16 21:32:34.621087
Title: Variational Autoencoders for Learning Nonlinear Dynamics of Physical Systems
Title（参考訳）: 物理系の非線形ダイナミクス学習のための変分オートエンコーダ
Authors: Ryan Lopez and Paul J. Atzberger
Abstract要約: 非線形システムの並列表現を学習するために,事前の物理情報を取り込むデータ駆動手法を開発した。本手法は、非線形状態空間モデルから学習するための変分オートエンコーダ(VAE)に基づく。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We develop data-driven methods for incorporating physical information for priors to learn parsimonious representations of nonlinear systems arising from parameterized PDEs and mechanics. Our approach is based on Variational Autoencoders (VAEs) for learning from observations nonlinear state space models. We develop ways to incorporate geometric and topological priors through general manifold latent space representations. We investigate the performance of our methods for learning low dimensional representations for the nonlinear Burgers equation and constrained mechanical systems.
Abstract（参考訳）: パラメータ化されたPDEとメカニクスから生じる非線形システムのパジュネート表現を学習するために,事前の物理情報を組み込むデータ駆動手法を開発した。本手法は、非線形状態空間モデルから学習するための変分オートエンコーダ(VAE)に基づく。我々は、一般多様体潜在空間表現を通して幾何学的および位相的先行を組み込む方法を開発した。非線形バーガース方程式と制約付き機械システムの低次元表現を学習する手法の性能について検討した。

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